潮白河周丛生物群落元素组成与水质变化的生态计量学关系研究

研究了潮白河流域中污染水体对周丛生物群落的碳(C)、氮(N)、磷(P)元素含量以及生态计量组成的影响.结果表明,下游潮白河NH4+-N、NOx--N分别占TN的52%和28%;上游白河则分别占1.6%和38%.潮白河TP含量(0.104 mg.L-1)为白河TP含量(0.005 mg.L-1)的21倍.白河和潮白河周丛生物C、N、P元素的变异系数分别为0.55、0.41、0.62和0.24、0.13、0.18,表明生长于白河周丛生物的元素结构变化更大.无周丛生物的水体NH4+-N和TP的浓度分别为有周丛生物的21倍和11倍.通过对TOC、TN、NOx--N、NH4+-N、TP、pH、氧化还原电位(ORP)和电导率(conductivity)等水质指标进行二元Logistic回归分析得知,水体TP为影响潮白河周丛生物生存的主要因素,其预测正确率为87.3%.周丛生物C、N、P元素间有强相关性,其中N起了"桥梁"作用.生态计量学分析进一步显示周丛生物的N∶P的比值追随水体TN∶TP的变化;并且该比值主要受水体TP浓度影响.周丛生物N∶P可用于水体TN∶TP变化的生态计量学的指示因子.本研究为进一步探究周丛生物群落结构变化,以及对高一级营养级生物群落结构和元素循环的影响奠定了基础.     

沈阳市大气PM_(2.5)污染风险评估与应对

文章通过分析沈阳市2014～2017年的环境监测、气象观测、死因监测等数据,利用调整过的广义相加模型,研究了沈阳市大气PM_(2.5)浓度与呼吸系统人群死亡率之间的关联关系;基于概率风险的基本原理,评估了当前沈阳市面临的大气PM_(2.5)污染风险。结果显示,沈阳市大气PM_(2.5)浓度处于36～75μg/m~3区间时,污染风险值最高。根据风险评估结果,文章从政府和公众的角度,提出了沈阳市大气PM_(2.5)污染风险应对措施建议。     

承德市PM2.5中碳质组分的季节分布特征及来源解析

为研究承德市PM_2.5中碳质组分的季节变化及污染来源,于2019年1、4、7和10月采集大气PM_2.5样品,测定碳质组分浓度.通过有机碳（OC）与元素碳（EC）比值、总碳质气溶胶（TCA）及二次有机碳（SOC）的估算,分析碳质组分的变化特征;结合后向轨迹和主成分分析（PCA）方法,分析污染来源.结果表明,采样期间PM_2.5、OC和EC的平均质量浓度分别为（31.26±21.39）、（13.27±8.68）和（2.80±1.95）μg ·m^-3.PM_2.5的季节变化趋势为：冬季[（47.68±30.37）μg ·m^-3]>秋季[（28.72±17.12）μg ·m^-3]>春季[（26.59±15.32）μg ·m^-3]>夏季[（23.17±8.38）μg ·m^-3],与总碳（TC）、OC和EC季节变化趋势一致,冬季（R²=0.85）的OC与EC来源较一致;OC/EC值得出4个季节均受到交通和燃煤源排放的影响,且冬季受烟煤排放影响显著.TCA的平均浓度为（21.38±13.68）μg ·m^-3,占PM_2.5比例达68.39%,二次转化率（SOC/OC）为：春季（54.09%）>秋季（37.64%）>夏季（32.91%）>冬季（25.43%）.后向轨迹模拟结果表明,春季和夏季气团携带的污染物浓度相对较低,秋季污染物的传输通道为西南方向,冬季为西北方向,主成分分析（PCA）表明,承德市PM_2.5削减的关键是控制机动车尾气、燃煤和生物质燃烧源的排放.     

承德市PM2.5中多环芳烃的季节分布特征、来源解析及健康风险评价

为研究承德市PM_2.5中多环芳烃（PAHs）的季度变化特征和污染来源,于2019年的1、 4、 7和10月采集PM_2.5样品,采用气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）测定了16种PAHs的浓度,并利用时序变动、特征比值和正定矩阵因子模型（PMF）的方法,分析了各季节PAHs的浓度变动、组分特征和潜在污染源.此外,为评价PAHs对健康风险的影响,采用BaP毒性当量法(BaP_Teq)及增量终生致癌风险（ILCR）模型,并结合PAHs数据和PMF结果进行分析.结果表明,采样期间承德市PM_2.5中■的变化范围为2.7～246.4 ng·m^-3,呈现（136.8±52.1）ng·m^-3（冬季）>（70.3±36.7）ng·m^-3（秋季）>（24.7±17.4）ng·m^-3（春季）>（13.7±9.4）ng·m^-3（夏季）的显著季节特征.不同环数PAHs的浓度占总浓度的占比中,5～6环的...     

西部某气田井场分离器液相管线法兰腐蚀原因分析

目的 解决西部某气田井场分离器液相出口管线法兰严重腐蚀问题。方法 通过宏观形貌观察、无损检测、化学成分分析、金相组织分析、力学性能测试、腐蚀区域微观形貌观察、腐蚀产物物相分析以及腐蚀电化学实验的方法,分析该法兰发生腐蚀的原因。结果 A105制法兰与316L制密封圈存在较强的电偶腐蚀倾向。结论 电偶腐蚀是导致法兰面严重腐蚀的主要原因,另外,液相管线停用前放空不彻底,法兰底部存在积液,导致气液界面位置叠加发生水线腐蚀。根据法兰腐蚀原因提出了针对性的防腐建议。     

不同区域城市空气O3和PM2.5累积速率时序模型

利用2017—2018年全国7个区域10个典型城市环境空气O₃和PM_2.5浓度数据，统计污染物累积速率，进而采用回归方法拟合污染物浓度及其累积速率的时间序列模型，分析不同区域污染物时序变化特征差异。结果表明：不同区域O₃浓度时序曲线拟合程度总体高于PM_2.5，石家庄O₃拟合程度最高，西安PM_2.5拟合程度最高。以07：00、14：00分别作为O₃、PM_2.5模拟起点是24 h中的最优模型。不同城市夏季O₃小时浓度时序变化曲线均为单峰形态，O₃浓度及累积速率峰值出现时间可能由城市所处经度决定，太原O₃累积最快，西安O₃消解最快。各城市间冬季PM_2.5小时浓度及其累积速率时序变化曲线形态差异较大，沈阳PM_2.5累积和消解均最快。与浓度相比，城市环境空气O₃和PM_2.5累积速率与光照、扩散条件等有更好的时间相关性。     

汽车尾气净化催化剂涂层改性研究

汽车尾气净化催化剂的净化转化效果及其耐久性，与催化剂涂层的涂覆量以及涂层和载体的结合强度密切相关。本文研究了几种不同类型表面活性剂对浆料固体含量、涂层涂覆量以及涂层结合强度的影响。研究结果表明，不使用表面活性剂时，30％为最佳的固体含量；在使用表面活性剂的情况下，浆料的固体含量可以提高至35％。非离子型表面活性剂有助于提高催化剂涂层涂覆量，而使用离子型表面活性剂的浆料球磨过程中产生大量泡沫，无法涂覆。使用非离子型表面活性剂的催化剂涂层的结合强度最好。     

呼和浩特市城区大气污染物浓度变化特征分析

本文利用呼和浩特市8个国控监测点中CO、NO_2、SO_2、O_3、PM_(10)和PM_(2.5)逐时地面观测数据资料,采用聚类分析、相关性分析等方法,综合研究呼和浩特市城区大气污染物浓度时空变化特征.结果表明,2017年呼市PM_(10)、PM_(2.5)和O_3的污染较为严重,超标天数分别为49 d、52 d和41 d;CO和SO_2整体污染较轻.CO、NO_2、SO_2以及PM_(2.5)浓度表现出冬高夏低变化,O_3表现出夏高冬低变化,PM_(10)则表现为春冬高而夏秋低.O_3和NO_2均呈现单峰型日变化特征,且变化趋势相反;CO、SO_2和PM_(2.5)都呈现出相似的双峰型日变化.小召和工大金川校区监测点污染整体较为严重,小召监测点主要污染物为PM_(2.5)和PM_(10),工大金川校区主要污染物为SO_2.相关性分析表明,O_3浓度与气温呈显著正相关;PM_(2.5)与湿度呈显著正相关;CO、NO_2和SO_2均与风速呈显著负相关;PM_(10)与各气象要素在不同的季节相关性不同.     

中国典型背景站夏季VOCs污染特征及来源解析

选取庞泉沟、神农架、武夷山和长岛4个代表性大气背景站,使用SUMMA罐采样及GC-FID/MS方法分析了4个背景站夏季环境空气中57种挥发性有机污染物浓度水平、物种组成以及日变化特征,并利用PMF模型对背景站VOCs进行来源解析和臭氧生成潜势（OFP）分析.结果表明,采样期间庞泉沟、神农架、武夷山和长岛的VOCs平均浓度分别为（23.06±8.14）×10^-9,（8.25±4.27）×10^-9,（7.95±11.31）×10^-9和（11.98±8.80）×10^-9.除庞泉沟外,背景点烷烃、芳香烃、烯烃和炔烃浓度均明显低于城市地区.背景点烷烃、芳香烃、烯烃占比与城市地区差异不显著,但背景点炔烃占比显著小于城市地区.烷烃和芳香烃的日变化呈现出白天消减,夜间累积的特点,烯烃浓度则在09：00~15：00点出现峰值.PMF源解析及成分分析结果表明,人为排放源对背景站VOCs构成和臭氧生成潜势有重要贡献.汽油挥发、溶剂及涂料使用、机动车尾气等排放源对4个背景站点的VOCs浓度贡献占比在39%~58%之间,对OFP贡献占比在35%~58%之间.燃烧源对4个背景站点的VOCs浓度贡献占比在18%~21%之间,对OFP贡献占比在约为13%..植物源对4个背景站点的VOCs浓度贡献占比在7%~17%之间,对OFP贡献占比在8%~33%之间,植物源贡献占比高于城市地区.     

石家庄市大气污染物的季节性时空特征及潜在源区

为系统研究石家庄市季节性典型污染物的重污染传输特征,基于2018年12月~2019年11月46个环境监测站（PM_2.5、PM₁₀、O₃、NO₂、SO₂和CO）及17个气象站（温度、湿度和风速）的小时监测数据,利用插值（IDW）和相关方法,分析污染物的季节性时空特征;并结合GDAS数据,采用后向轨迹方法,研究污染物的季度传输格局和潜在源区.结果表明：①不同季节具有典型的污染物,季节性典型污染物和污染率依次为：春季（PM₁₀,48.91%）、夏季（O₃,81.97%）、秋季（PM₁₀和PM_2.5,47.54%和32.79%）和冬季（PM_2.5,74.44%）,其与气象条件变化有显著联系;②春季PM₁₀与风速呈负相关,呈西北高、东南低的空间格局,主要传输方向为南向（53.32%）,潜在源区（WPCWT_ij≥160 μg ·m^-3）为河北（冀）中南、河南（豫）中北及山西（晋）中部,且山东（鲁）西和陕西（陕）西北部的传输也会贡献（WPSCF_ij≥0.3）市域的PM₁₀浓度;③夏季O₃与温度呈正相关,与湿度呈负相关,传输通道方向为东南-南向（54.24%）,其潜在源区呈以石家庄市为中心,沧州和菏泽为两翼的新月形区域;④秋季和冬季PM_2.5与湿度呈正相关,冬季呈西低、东高态势分布,输送方向为：秋季（东北-东南,74.75%）,冬季（西北,55.47%）,主要污染源区（WPCWT_ij≥180 μg ·m^-3）集中在冀中南、豫北和晋中西部.